python打包压缩、读取指定目录下的指定类型文件

下面通过代码给大家介绍python打包压缩指定目录下的指定类型文件，具体代码如下所示：

import os
import datetime
import tarfile
import fnmatch
def find_spe_file(root, patterns=['*'], non_cludedir=[]):
  for root, dirnames, filenames in os.walk(root):
    for pattern in patterns:
      for filename in filenames:
        if fnmatch.fnmatch(filename, pattern):
          #print(filename)
          yield os.path.join(root, filename)
def cre_tarfile():
  args = ["*.jpg", "*.jepg"]
  now = datetime.datetime.now().strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S")
  filename = "all_img_{0}.tar.gz".format(now)
  with tarfile.open(filename, mode='w:gz') as f:
    for item in find_spe_file(".", args):
      #print(item)
      f.add(item)
if __name__ == "__main__":
  cre_tarfile()

 下面看下使用python读取指定目录下的指定类型文件

  准备工作：设置指定的路径，使用os.listdir() 方法获取路径下所有的文件

import os
path = "d:\\data"              # 设置路径
dirs = os.listdir(path)          # 获取指定路径下的文件

循环判断：使用os.path.splitext()方法筛选出指定类型的文件

for i in dirs:               # 循环读取路径下的文件并筛选输出
  if os.path.splitext(i)[1] == ".csv":  # 筛选csv文件
    print i              # 输出所有的csv文件

案例展示：

# encoding: utf-8
import os
path = "d:\\data"              # 设置路径
dirs = os.listdir(path)          # 获取指定路径下的文件
for i in dirs:               # 循环读取路径下的文件并筛选输出
  if os.path.splitext(i)[1] == ".csv":  # 筛选csv文件
    print i              # 输出所有的csv文件

运行结果：

20160904.csv
20160911.csv
20160918.csv
20160925.csv
20161002.csv
20161009.csv

函数解释：

os.listdir(path)

函数功能：返回一个列表，其中包含由path指定的目录中的条目的名称。 列表是任意顺序的。它不包括特殊条目'.‘ 和'..‘，即使它们存在于目录中。

import os, sys
path = "d:\\tmp\\"
dirs = os.listdir( path )
for file in dirs:
  print (file)

运行结果：

Applicationdocs.docx
test.java
book.zip
foo.txt
Java Multiple Inheritance.html
Java Multiple Inheritance_files
java.ppt
ParallelPortViewer

os.path.splitext(path)

函数功能：分离文件名与扩展名；默认返回(fname,fextension)元组，可做切片操作

import os, sys
path = 'c:\\csv\\test.csv'
print os.path.splitext(path)

运行结果：

('c:\\csv\\test', '.csv')

总结

以上所述是小编给大家介绍的python打包压缩、读取指定目录下的指定类型文件，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！

原文链接：https://blog.csdn.net/csdn2798694115/article/details/79910726